Создание лекарств для пациентов с редкими заболеваниями по-прежнему остается важной областью лекарственных разработок. По данным экспертов, к 2030 году объем этого рынка вырастет 547 млрд долларов, по сравнению с 2020 годом, когда показатель составлял 161,4 млрд долларов.
Несмотря на захватывающие перспективы, поиск пациентов, нуждающихся в лекарственных средствах, помогающих справиться с редкими заболеваниями до сих пор проблематичен.
Создание и реализация рекламных кампаний в средствах массовой информации по продвижению продукта, актуального для относительно небольшой группы людей, разбросанных по всему миру, имеет чрезвычайно низкую эффективность и высокие затраты на реализацию. И поиск пациентов (и их врачей), которым было бы важно получить информацию о новом препарате становится похожей на поиск пресловутой иголки в стоге сена.
Специалисты маркетинговой компании DeepIntent, основанной учеными из Мемориального онкологического центра имени Слоана Кеттеринга, считают, что со сложившейся проблемой могут помочь массивы данных, которые стали доступны в последние годы, и такие технологии, как искусственный интеллект. Однако маркетологам следует задуматься о том, какими способами они могут использовать эти данные.
«Нам нужно ориентироваться на то, что грядет, а не на то, что было в прошлом», — говорит Крис Пакетт, генеральный директор DeepIntent.
Как правило, продавцы лекарств использовали полученную информацию, чтобы найти врачей, выписывающих подобные препараты, а затем связались с ними с помощью торгового представителя или направляя рекламный цифровой контент.
Но DeepIntent и другие компании, занимающиеся техническим маркетингом, предлагают использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ), чтобы помочь компаниям, производящим лекарства от редких заболеваний, активно обращаться к врачам в тот момент, когда они смогут донести информацию о препарате до нужных пациентов.
«Мы смотрим на график встреч с пациентами у поставщика с помощью различных наборов данных, к которым у нас есть доступ, а затем мы связываем их с клиническими данными об этих пациентах безопасным для конфиденциальности способом», — говорит Пакетт.
Конечно, привлекать пациентов напрямую сложнее, но технологии ИИ и аналитика данных могут в этом помочь. Ключевым моментом такой стратегии является необходимость «снижения» мощности машинного обучения технологии, чтобы можно было использовать таргетированную рекламу, не нарушая HIPAA и не вторгаясь в частную жизнь пациентов.
Таким образом, вместо того, чтобы показывать рекламу конкретному пациенту с редким заболеванием, технология DeepIntent выявляет группы пациентов, наиболее склонных к заболеванию, а затем использует рекламу таргетированную именно на эту аудиторию.
Пакетт не назвал конкретных фармацевтических партнеров, но сказал, что их компания работает с «девятью из 10 ведущих фармацевтических производителей» и помогла одному производителю лекарств от редких заболеваний направить потенциальных пациентов в свое приложение для лечения наследственного ангионевротического отека.
«Идея состоит в том, что мы хотим вовлечь пациента в моменте, когда у него только будет диагностировано заболевание. Если вы этого не сделаете, это будет упущенная возможность». По словам Пакетта, такой способ работы может быть полезен также для пациентов с недиагностированными редкими заболеваниями или тех, кто живет с болезнью на протяжение долгих лет без надежды на эффективное лечение.
